因业务上的需要,无可避免的一些运算一定要使用shuffle操作,无法用map类的算子来替代,那么尽量使用可以map侧预聚合的算子. map侧预聚合,是指在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作,类似于MapReduce中的本地combine.map-side预聚合之后,每个节点本地就只会有一条相同的key,因为多条相同的key都被聚合起来了.shuffle时,节点间拉取其他节点上的相同key时,就会大大减少需要拉取的数据数量,从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销. 对应到算子,建议使用re

开发调优篇 原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD:接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD:以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果.在这个过程中,多个RDD会通过不同的算子操作(比如map.reduce等)串起来,这个“RDD串”,就是RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链”. 我们在开发过程中要注意:对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不能创建多个R

提出问题 1. spark shuffle的预聚合操作是如何做的,其中底层的数据结构是什么?在数据写入到内存中有预聚合,在读溢出文件合并到最终的文件时是否也有预聚合操作? 2. shuffle数据的排序是如何做的? 分区内的数据是否是有序的?若有序,spark 内部是按照什么排序算法来排序每一个分区上的key的? 3. shuffle的溢出操作和TaskMemoryManager的关系? 4. 在数据溢出阶段,内存中数据的排序是使用算法进行排序的? 5. 在溢出文件数据合并阶段,内存中的数据的排

Shuffle过程主要分为Shuffle write和Shuffle read两个阶段,2.0版本之后hash shuffle被删除,只保留sort shuffle,下面结合代码分析: 1.ShuffleManager Spark在初始化SparkEnv的时候,会在create()方法里面初始化ShuffleManager // Let the user specify short names for shuffle managers val shortShuffleMgrNames = Map

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优

1.Collections.shuffler 最近有个需求是生成十万级至百万级的所有随机数,最简单的思路是一个个生成,生成新的时候排重,但是这样时间复杂度是o(n^2),网上看了几个博客的解决方法都不是很理想 因为是要求生成所有随机数,可以换个思路,即生成顺序数,然后打乱即可.最后用到了shuffler方法,效率很高,百万级的数据毫秒就能打乱完, 其实这个算法也可以用于生成范围内一定量的随机数. 先介绍下源码实现吧,其实思路很简单. jdk: shuffle public static void

Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] nums = {1,2,3}; Solution solution = new Solution(nums); // Shuffle the array [1,2,3] and return its result. Any permutation of [1,2,3] must equally lik

http://www.jianshu.com/p/c97ff0ab5f49 总结shuffle 过程: map端的shuffle: (1)map端产生数据,放入内存buffer中: (2)buffer满的时候,将buffer里面的数据按照key来快排,然后写到磁盘中; (3)上面每次buffer满都会产生一个磁盘文件,最终会有很多磁盘文件,他们每个都排好序了,最后要把它们合并为一个大文件,就是一个merge的过程: reduce端的shuffle: (4)copy过程:reduce通过网络从ma

1.Shuffle Write 和Shuffle Read具体发生在哪里 2.哪里用到了Partitioner 3.何为mapSideCombine 4.何时进行排序 之前已经看过spark shuffle源码了,现在总结一下一些之前没有理解的小知识点,作为一个总结. 用户自定义的Partitioner存到了哪里? 假设用户在调用reduceByKey时,传递了一个自定义的Partitioner,那么,这个Partitioner会被保存到ShuffleRDD的ShuffleDependency中

一.回顾Reduce阶段三大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步骤,其中在Reduce阶段总共三个步骤,如下图所示: 其中,Step2.1就是一个Shuffle操作,它针对多个map任务的输出按照不同的分区(Partition)通过网络复制到不同的reduce任务节点上,这个过程就称作为Shuffle. PS:Hadoop的shuffle过程就是从map端输出到reduce端输入之间的过程,这一段应该是Hadoop中最核心的部分,因为涉及到Had

之前用HTML5的Audio API写了个音乐频谱效果,再之后又加了个播放列表就成了个简单的播放器,其中弄了个功能是'Shuffle'也就是一般播放器都有的列表打乱功能,或者理解为随机播放. 但我觉得随机播放绝对要好实现些,用Math.random()产生一个介于1到歌曲数目之间的随机数便可,然后player.play(随机数). 而列表的打乱情况要不一样点,一是要呈现到界面,歌曲顺序要随机排,二是播放顺序不变,该哪是哪,只是该位置上的歌曲可能已经变成其他曲目了.抽象出来就是数组元素的重排,那么

一.前言 有位同学面试的时候被问到shuffle函数的实现,他之后问我,我知道这个函数怎么用,知道是对数组(或集合)中的元素按随机顺序重新排列.但是没有深入研究这个是怎么实现的.现在直接进入JDK源码进行分析. 二.源码分析 shuffle函数的源码如下 public static void shuffle(List<?> list, Random rnd) { // 集合大小 int size = list.size(); if (size < SHUFFLE_THRESHOLD ||

MapReduce Shuffle 过程详解 一.MapReduce Shuffle过程 1. Map Shuffle过程 2. Reduce Shuffle过程 二.Map Shuffle过程 1.   环形缓冲区 Map输出结果是先放入内存中的一个环形缓冲区,这个环形缓冲区默认大小为100M(这个大小可以在io.sort.mb属性中设置),当环形缓冲区里的数据量达到阀值时(这个值可以在io.sort.spill.percent属性中设置)就会溢出写入到磁盘,环形缓冲区是遵循先进先出原则,Ma

[转]原博文地址:https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/02.09.md 完美洗牌算法 题目详情 有个长度为2n的数组{a1,a2,a3,...,an,b1,b2,b3,...,bn},希望排序后{a1,b1,a2,b2,....,an,bn},请考虑有无时间复杂度o(n),空间复杂度0(1)的解法. 题目来源:此题是去年2013年UC的校招笔试题,看似简单,按照题目所要

如何打乱一个顺序的数组,其实集合的帮助类Collection就有现成的方法可用,而且效率还蛮高的,总比自定义随机数等等方法要好很多.其实乱序就这么简单,步骤如下: 1. 将一个顺序排列的数组添加到集合中 2. 可以用集合帮助类Collections的shuffle()方法 3. 用hasNext().next()方法遍历输入集合 /** * 随即打乱一个顺序de数组 */ import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; impo

val arr = (0 to 100).map(_ * 1d) /// 下面这一步只能用to不能用until,scala里面实现返回的两个Range继承路径不同,不能混用 val a_shuffled = util.Random.shuffle(0 to arr.size -1).map(arr(_))

今天在敲undersore的源码,数组里面有一个shuffle,把数组随机打乱. _.shuffle = function(obj) { var set = isArrayLike(obj) ? obj : _.values(obj); var length = set.length; var shuffled = Array(length); , rand; index < length; index++) { rand = _.random(, index); if (rand !== in

Shuffle'm Up Time Limit:1000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice POJ 3087 Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by s

Shuffle'm Up Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10003   Accepted: 4631 Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by starting with two stacks o

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调